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國產(chǎn)AI框架,如何“彎道超車”?
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呂棟lvdong@guancha.cn
最后更新: 2024-05-08 22:13:44【文/觀察者網(wǎng) 呂棟】
“作為后發(fā)框架,要想實現(xiàn)技術(shù)超越或者領(lǐng)先,核心就是找到AI技術(shù)變革的下一條新賽道,只有當(dāng)新賽道出現(xiàn)的時候,才有彎道超車的機(jī)會?!苯谠谌斯ぶ悄芸蚣苌鷳B(tài)峰會2023上,昇思MindSpore開源社區(qū)理事長丁誠在接受觀察者網(wǎng)對話時說道。
今年以來,ChatGPT掀起的這輪AI大模型浪潮,徹底拉高了市場對AI底層硬件的預(yù)期,算力、GPU、服務(wù)器等概念縈繞在不少人的腦海中。但實際上,在每個劃時代的技術(shù)更迭中,硬件都需要與軟件系統(tǒng)密切配合,才能更好地實現(xiàn)產(chǎn)品或應(yīng)用價值。
在當(dāng)前的人工智能技術(shù)架構(gòu)中,共分為大約四層:芯片層、框架層、模型層和應(yīng)用層。其中,AI框架在行業(yè)內(nèi)被定義為“AI領(lǐng)域的操作系統(tǒng)”。在這一底層核心軟件領(lǐng)域取得主導(dǎo)權(quán),無異于微軟在PC時代擁有Windows,谷歌在移動互聯(lián)時代打造安卓。
在AI成為大國競爭新高地的今天,國產(chǎn)AI框架的發(fā)展,事關(guān)中國能否在新一輪科技革命中掌握主動權(quán)。令人感到欣慰的是,近些年以昇思MindSpore、飛槳PaddlePaddle等為代表的國產(chǎn)AI框架逐步成長起來,沒有讓中國科技產(chǎn)業(yè)“缺芯少魂”的劇情重演。
但同時也要指出的是,由于具有先發(fā)優(yōu)勢,谷歌的TensorFlow和Meta的PyTorch,在性能和易用性上依然不乏好評,目前使用率在國內(nèi)高居前列。面對TensorFlow和Pytorch構(gòu)筑的舊格局,國產(chǎn)AI框架“彎道超車”的機(jī)會在哪?又該如何打造自己的生態(tài)優(yōu)勢?
圖片數(shù)據(jù)來源:Omdia(下同)
AI框架有何重要作用?
“大模型時代,大家對AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)注,往往會聚焦在算法本身以及底層的算力上,也就是基礎(chǔ)設(shè)施硬件方面,中間的技術(shù)軟件經(jīng)常被忽視?!苯赵谏虾Ee行的人工智能框架生態(tài)峰會2023上,昇思MindSpore開源社區(qū)理事長丁誠向觀察者網(wǎng)說道。
自去年底以來,新一輪AI大模型熱潮被ChatGPT掀起,算力和服務(wù)器成為絕對的市場焦點(diǎn),國內(nèi)大模型廠商搶購GPU的消息此起彼伏。例如最近就有傳言稱,字節(jié)跳動今年向英偉達(dá)訂購了超過10億美元的GPU,國內(nèi)另一家大廠的訂單也超過10億元人民幣。
AI訓(xùn)練和推理需要大算力,GPU等AI芯片受到熱捧無可厚非。但同時也要指出的是,所有人工智能的算法及應(yīng)用,都要通過AI框架進(jìn)行訓(xùn)練與部署。作為人工智能的“根技術(shù)”,“AI框架+算力硬件”的組合,可以在一定程度上決定AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的主體技術(shù)路線。
AI框架技術(shù)演進(jìn) 圖源:中國信通院
“人工智能框架南向?qū)佣鄻铀懔Γ毕蛲ㄟ^編程接口幫助開發(fā)者實現(xiàn)算法創(chuàng)新應(yīng)用。在整個大模型生態(tài)當(dāng)中,人工智能框架是起到一個大模型使能的定位,所謂大模型使能,就是幫助開發(fā)者孵化他的大模型,人工智能框架不會自己去做大模型,但是它會把做大模型的算法團(tuán)隊作為它的用戶?!倍≌\告訴觀察者網(wǎng)。
對于AI框架的重要意義,商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人林達(dá)華曾這樣表述:
在我們最初探索深度學(xué)習(xí)的時候,沒有TensorFlow,沒有PyTorch,甚至沒有GPU。我們需要手寫C++程序來完成整個計算過程,訓(xùn)練一個模型需要一兩個月。正是因為經(jīng)歷了這樣的艱辛,我們深切地認(rèn)識到訓(xùn)練框架的核心意義,可以說,訓(xùn)練框架定義了算法研發(fā)的空間,框架的空間有多大,我們就能走多遠(yuǎn);框架的能力有多強(qiáng),我們就能走多快。
百度首席技術(shù)官王海峰也曾表示:
深度學(xué)習(xí)的通用性特點(diǎn),以及深度學(xué)習(xí)框架及平臺的發(fā)展,正推動人工智能標(biāo)準(zhǔn)化、自動化和模塊化,進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段。深度學(xué)習(xí)框架下接芯片,上承業(yè)務(wù)模型、行業(yè)應(yīng)用。一個好的AI框架,與芯片互相配合,可以最大限度的“榨干”芯片的算力,發(fā)揮其最高效用。
總體而言,對于開發(fā)者來說,AI框架的底層能力、功能豐富度、生態(tài)完善度,都會影響開發(fā)效率,進(jìn)而影響新技術(shù)和應(yīng)用創(chuàng)新的速度。隨著大模型浪潮席卷而來,AI領(lǐng)域內(nèi)的開發(fā)創(chuàng)新工作更加如火如荼,AI框架作為核心開發(fā)工具,重要性更加凸顯。
國內(nèi)沒有缺席,但國外仍有優(yōu)勢
PC和移動互聯(lián)網(wǎng)時代,Windows+Intel、Android/iOS+ARM的軟硬件聯(lián)盟,曾讓中國飽受“缺芯少魂”之苦。進(jìn)入AI時代,中國企業(yè)更早認(rèn)識到“操作系統(tǒng)”的重要性,紛紛開始布局AI框架。例如,華為MindSpore、百度PaddlePaddle、商湯科技SenseParrots、騰訊TNN、阿里MNN、字節(jié)跳動BytePS、曠視MegEngine、小米Mace等。
- 責(zé)任編輯: 呂棟 
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